Conforme avanzamos por noviembre de 2025, la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una promesa lejana para convertirse en una fuerza que transforma empresas, regulaciones, modelos de negocio y hasta el funcionamiento cotidiano de nuestra sociedad. Pero, a la vez, no todo son éxitos: surgen dudas, costes, riesgos y preguntas sobre el futuro. En este artículo repasamos lo más relevante: avances tecnológicos, adopción empresarial, regulación, seguridad y la dimensión social.

1. Avances tecnológicos y modelos más preparados

En los últimos meses se han producido saltos importantes en la capacidad de los modelos de IA, así como en su eficiencia y coste de uso. Por ejemplo, según el Stanford HAI AI Index Report, los costes de inferencia (es decir, el coste de ejecutar un modelo para producir una respuesta) han caído de forma espectacular: el coste para un sistema equivalente al nivel de GPT‑3.5 bajó más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. Esto abre la puerta a que más empresas pequeñas y medianas puedan usar IA de alto nivel.

Otro ejemplo: se habla cada vez más de modelos “multimodales” (que entienden texto + imagen + audio) o de “context engineering” (preparar de forma más estructurada el contexto que damos al modelo para que rinda mejor). Y en la práctica, la infraestructura de IA – los súperordenadores, los clústeres de GPU, las tuberías de datos – ya no es algo puramente de laboratorio: las empresas están diseñando arquitecturas que gestionan estos modelos en producción. Estas mejoras no solo son “mejores modelos”, sino que también están bajando las barreras de entrada (menor coste, mayor accesibilidad), algo clave para que la IA salga del “laboratorio” y llegue a uso real.

2. Adopción empresarial: del piloto al escalado… pero con freno

Un dato revelador: según la encuesta de McKinsey & Company sobre el estado de la IA en 2025, el 88 % de las organizaciones declaran usar IA en al menos una función de negocio, frente al 78 % del año anterior. Pero aquí viene el “pero”: la mayoría aún están en fase de piloto o experimentación, y solo un tercio han comenzado a escalar sus programas de IA de forma significativa.

Entre las prácticas que diferencian a las compañías que lo “están haciendo bien” están:

– Un liderazgo claro (la alta dirección comprometida).
– Integración de IA en los procesos (no solo lanzar un “proyecto IA” aislado).
– Sistemas para validar la salida del modelo con supervisión humana cuando es necesario.  

En resumen: la adopción ya es muy general, pero escalar de forma productiva sigue siendo un reto estratégico. Y esto abre una oportunidad para quienes lo hagan bien.

3. Mercado, inversión y burbuja: ¿estamos ante un nuevo auge o una sobreexpectativa?

El mercado de la IA está registrando cifras asombrosas. Según un artículo de The Guardian, se han movido “cadenas de acuerdos por casi 600.000 millones de dólares” y algunas empresas del sector superan valoraciones que cuesta imaginar. Pero, al mismo tiempo, también comienzan a surgir voces que advierten de que podría haber una burbuja: expectativas exageradas, inversiones masivas sin retorno inmediato y adquisiciones que no siempre justifican las valoraciones.

Desde tu perspectiva (como profesional de marketing, inmobiliaria o negocio) esto significa: hay mucho dinamismo, mucha atención (y dinero) hacia la IA, lo cual genera oportunidades, pero también exige prudencia. No basta con “montar IA porque sí”; hay que ver el ROI, ver el encaje real con el negocio, y estar preparados para que los plazos se alarguen.

4. Regulación, transparencia y responsabilidad: el lado serio de la IA

El desarrollo imparable de la IA también está provocando que los reguladores y las instituciones salten al escenario. En Europa, por ejemplo, la Comisión Europea ha lanzado (el 5 de noviembre 2025) los trabajos para un Código de Práctica sobre el marcaje y etiquetado de contenidos generados por IA. ¿Qué supone esto? Que los sistemas de IA generativos (texto, imagen, audio, vídeo) deberán estar claramente identificados como tales, para evitar engaños, suplantaciones, deepfakes o desinformación.

Además, esta normativa complementa otras normas ya existentes en la UE sobre “sistemas de IA de alto riesgo” y modelos de propósito general. Desde un punto de vista empresarial, esto implica: 
– tener cuidado con cómo se comunica que algo ha sido generado por IA 
– prever auditorías, trazabilidad del modelo, documentación del proceso 
– incorporar la responsabilidad ética de los usos (sesgos, discriminación, impacto social) 

Y sobre esto, la conversación va más allá de “hacer IA”: es “hacer IA bien”.

5. Seguridad, riesgos y el uso malicioso de la IA

No podemos cerrar sin hablar del lado oscuro: el riesgo de que la IA sea usada con fines maliciosos. Un ejemplo reciente: la Google Threat Intelligence Group ha publicado que actores estatales están utilizando IA para mejorar sus operaciones: desde phishing automatizado, generación de código malicioso “just‑in‑time”, hasta reconocimiento y exfiltración de datos.

Este panorama abre varios desafíos, entre ellos:

– Cómo asegurar que los modelos de IA no sean manipulados o usados para propósitos. peligrosos

– Cómo conciliar velocidad de innovación con controles de seguridad adecuados.

– Cómo proteger infraestructuras críticas frente a amenazas que ya se están generando con IA.

Para empresas que desarrollan o usan IA, el mensaje es claro: la seguridad y el riesgo no son añadidos, sino parte del diseño.

6. Sectores en transformación: salud, entrenamiento, educación e infraestructuras

Uno de los rasgos más fascinantes del momento actual es cómo la IA está dejando de ser una herramienta “de oficina” para convertirse en parte fundamental de sectores críticos. La sanidad, la educación, el transporte y las infraestructuras ya están viendo cambios profundos impulsados por la tecnología.

En salud, la IA se ha convertido en un aliado indispensable. En oncología, por ejemplo, Flatiron Health presentó en el congreso ESMO AI & Digital Oncology 2025 varios estudios que demuestran cómo los modelos de lenguaje (LLM) pueden analizar miles de historiales clínicos para detectar patrones que los humanos pasarían por alto. Estos sistemas no sustituyen a los médicos, pero sí mejoran la precisión diagnóstica y permiten tratamientos más personalizados.

Además, la IA se está utilizando para el diseño de nuevos fármacos, el análisis de imágenes médicas y la monitorización remota de pacientes, con resultados que reducen tiempos y costes en la atención sanitaria.

En el ámbito de la formación y la aviación, empresas como Flyco Training Solutions están utilizando sistemas de IA que adaptan el entrenamiento a cada alumno. Los instructores reciben información en tiempo real sobre el rendimiento y las áreas a reforzar, haciendo que el aprendizaje sea más eficiente y seguro.
Este tipo de formación adaptativa ya está dando el salto a otras industrias: desde escuelas de conducción hasta programas universitarios online que ajustan el ritmo según el nivel del estudiante.

La educación, en general, atraviesa una revolución silenciosa. Las plataformas de aprendizaje con IA no solo corrigen tareas o recomiendan ejercicios; también ayudan a los docentes a diseñar planes personalizados, detectar dificultades de aprendizaje y mejorar la participación del alumnado. Eso sí, todavía hay debates abiertos sobre la privacidad de los datos y el papel del profesor en este nuevo entorno híbrido.

Por último, las infraestructuras y la energía son otro gran frente. Las ciudades inteligentes ya usan IA para optimizar el tráfico, mejorar el consumo energético o predecir averías antes de que ocurran. Las empresas eléctricas emplean modelos de predicción de demanda y mantenimiento predictivo que ahorran millones al año.

La IA se está infiltrando en los engranajes más profundos de la sociedad, y quien no la entienda o adopte corre el riesgo de quedarse fuera.

7. ¿Y en España / Europa? Oídos atentos y ojos abiertos

Europa ha apostado por un modelo de desarrollo de la IA más responsable y transparente que el de Estados Unidos o China, y España se está alineando con esa visión. El nuevo Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), que entrará plenamente en vigor a lo largo de 2026, ya está marcando el paso en las empresas tecnológicas, los despachos jurídicos y los departamentos de compliance.

El objetivo europeo no es frenar la innovación, sino garantizar que se use con responsabilidad: transparencia en los modelos, trazabilidad de los datos y supervisión humana obligatoria en sistemas de alto riesgo (por ejemplo, en sanidad o justicia).
Esto implica que cualquier compañía que use IA en España deberá adaptarse: documentar procesos, demostrar la calidad de sus datos y etiquetar los contenidos generados artificialmente.

Además, la Comisión Europea ha lanzado un plan de 107 millones de euros para impulsar la IA en la investigación científica, con el fin de reducir la dependencia de infraestructuras estadounidenses y crear un ecosistema propio.

En paralelo, España está reforzando su tejido de startups y centros de innovación (como el Hub Nacional de IA en Granada o los proyectos de Red.es), buscando convertirse en referente del sur de Europa.

El reto, sin embargo, está en la brecha de talento: faltan ingenieros de datos, especialistas en ética de la IA, analistas y formadores. En los próximos años, la competitividad no dependerá solo de tener buenas ideas, sino de contar con equipos capaces de implementarlas correctamente.

8. Claves para quienes trabajan en marketing, negocio o comunicación digital

Para quienes estamos en el entorno del marketing o los negocios, la IA no es solo una herramienta técnica, sino un cambio de paradigma. La manera en que investigamos mercados, creamos contenido y analizamos resultados ha cambiado radicalmente.

1. Contar historias reales. Ya no basta con decir “usamos IA”. Las marcas que mejor conectan son las que muestran cómo la IA les ayudó a mejorar la experiencia del cliente, ahorrar tiempo o tomar mejores decisiones. Los casos reales y los datos concretos valen más que mil promesas tecnológicas.
2. Transparencia ante todo. Con el auge de la regulación europea, los consumidores empiezan a valorar las marcas que son claras sobre su uso de IA. Indicar si una imagen, un texto o un vídeo ha sido generado por IA no solo será una obligación, sino un signo de honestidad y confianza.
3. Talento + proceso, no solo herramienta. Muchas empresas están descubriendo que el valor no está en la IA en sí, sino en cómo se integra en los procesos internos. De nada sirve un ChatGPT interno si los empleados no saben usarlo bien o si los datos de entrada son malos.
4. Seguridad y ética integradas. Los equipos de comunicación y marketing deben ser conscientes de los riesgos reputacionales del uso indebido de IA (deepfakes, plagio, manipulación de datos). Anticipar estos problemas es parte de la estrategia.
5. Pensar en escalado, no en moda. Las empresas que logren incorporar IA en su flujo de trabajo de forma estable y medible estarán un paso adelante. No se trata de lanzar “un experimento IA”, sino de construir capacidades duraderas.

El reto para el marketing digital en 2025 no es subirse a la ola, sino aprender a surfearla con estilo.

9. Retos abiertos: lo que no se ve aún tan claro

A pesar de los avances, hay temas que siguen sin una respuesta definitiva.

• Creatividad auténtica vs generación automática: Los modelos generativos crean textos, imágenes o vídeos con una calidad impresionante, pero ¿dónde queda la creatividad humana? Muchos artistas y creativos temen una homogeneización del estilo y una pérdida de identidad.

Lo que veremos probablemente será una fusión: humanos que guían la IA y la IA que amplifica la capacidad humana.

• Impacto en el empleo: Aunque las estadísticas aún no muestran despidos masivos, sí se observan transformaciones profundas. Algunos roles se automatizan (como atención al cliente o análisis de datos), mientras que surgen nuevos (ingenieros de prompts, auditores de IA, diseñadores de ética algorítmica).
• Infraestructura energética: Entrenar modelos como GPT-5 o Gemini Ultra requiere enormes cantidades de energía. Se estima que la IA podría representar hasta el 10 % del aumento de demanda eléctrica mundial de aquí a 2035. Esto plantea una gran pregunta: ¿cómo equilibrar progreso tecnológico y sostenibilidad?
• Burbuja o sostenibilidad: El exceso de inversión podría generar una burbuja, similar a la de las puntocom. El reto será distinguir entre las startups con producto real y las que solo viven del hype.
• Gobernanza y control: Los sistemas autónomos, capaces de tomar decisiones sin supervisión humana, plantean riesgos éticos y legales inéditos. La sociedad aún no ha definido del todo dónde están los límites.

10. De la promesa al impacto real

La inteligencia artificial ya no es ciencia ficción. En noviembre de 2025 estamos viviendo un punto de inflexión: las promesas se están convirtiendo en resultados medibles. La IA ya influye en cómo compramos, aprendemos, viajamos, trabajamos y nos comunicamos.

Sin embargo, no basta con dejarse llevar por la moda tecnológica. Las empresas que triunfen serán las que combinen visión estratégica, talento humano y responsabilidad. La tecnología, por sí sola, no garantiza éxito; lo que marca la diferencia es cómo se aplica.

Para los profesionales del marketing, los negocios o la innovación, el reto es claro: integrar la IA en la estrategia, entender sus límites y aprovechar su potencial para crear valor real. No se trata de sustituir lo humano, sino de potenciarlo.

Y si algo hemos aprendido en este 2025, es que la IA no reemplazará a las personas… pero sí reemplazará a quienes no sepan usarla.